AI 스토리지

AI 스토리지란?

AI 스토리지는 기계 학습 및 인공 지능 워크로드용으로 설계된 전문 인프라로, AI 애플리케이션이 생산하는 방대한 데이터 볼륨을 관리하기 위한 고성능 확장형 스토리지 옵션을 제공하며 데이터의 빠른 액세스와 처리를 보장합니다. 이러한 스토리지 시스템은 중복 제거 및 압축 등 데이터 축소 기술과 효율성을 극대화하고 비용을 절감하는 계층화 기술을 지원하는 경우가 많습니다. 또한 AI 스토리지는 데이터 보안을 강조하기에 액세스 제어와 암호화를 통해 프라이빗 데이터를 보호합니다. AI 프레임워크가 통합되면 데이터 액세스 및 처리가 간소화되고 AI 및 ML 애플리케이션 개발이 가능합니다.

AI 스토리지
  • AI 스토리지의 중요성
  • 적절한 AI 스토리지 선택
  • AI 스토리지 최적화
  • AI 스토리지로 데이터 보호
  • AI 스토리지 동향
  • HPE와 AI 스토리지
AI 스토리지의 중요성

AI 스토리지의 중요성

AI 기술이 모든 분야를 아우르게 되면서 AI 워크로드를 위한 스토리지 솔루션의 필요성이 커지고 있습니다. HPE는 데이터 집약적 작업의 관리에서 AI 스토리지의 가치를 강조하며 모델 추론 및 교육을 지원하며 관련된 모든 문제를 해결합니다.

  • AI 스토리지 및 데이터 집약적 워크로드: AI의 데이터 어그리게이션 및 데이터 준비 단계에서는 엄청난 양의 데이터가 사용되며 높은 스토리지 용량이 필요합니다. AI 워크로드에서 생성되는 대규모의 데이터를 관리하고 원활한 액세스와 처리를 지원하기 위해서는 효과적인 스토리지 솔루션이 필수입니다.
  • AI 모델 추론 및 교육의 스토리지: AI의 교육 및 튜닝과 추론 단계는 성능 관련 요구 사항이 가장 높습니다. AI 데이터 파이프라인의 이러한 단계에서는 읽기 및 쓰기 작업에서 고성능을 지원하는 효과적인 스토리지 솔루션이 필요합니다. 체크포인트를 포함한 모델의 반복적인 교육을 위해 AI 모델 교육에 필요한 대규모 데이터 세트를 빠르게 검색 및 저장할 수 있어야 합니다. 정확한 추론 예측과 판단을 위해 실시간 데이터가 필요합니다. 효과적인 AI 스토리지 솔루션은 빠른 데이터 검색 및 처리를 지원하여 교육 및 추론 활동의 성능을 개선합니다.
  • AI 스토리지의 문제: 확장성, 성능, 데이터 관리는 AI 스토리지와 관련된 몇 가지 문제입니다. 증가하는 AI 데이터 세트를 지원하기 위해서는 스토리지 시스템의 간편한 확장이 가능해야 합니다. AI 워크로드를 처리하려면 고성능 스토리지가 필요합니다. 또한 AI 스토리지 구축에서는 스토리지 효율성 극대화 및 비용 절감을 위해 중복 제거 및 압축 등 데이터 축소 기술을 적용하고, 데이터 보안 및 규제 준수에서는 장애 요소를 추가로 제공해야 합니다. AI 및 ML 애플리케이션의 잠재력을 극대화하기 위해서는 이러한 문제를 해결해야 합니다.

HPE GreenLake for File Storage

기업 고객을 위한 성능과 확장성으로 AI 및 기타 데이터 집약적 워크로드를 신속하게 지원할 수 있습니다. 

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